聊聊db和缓存一致性的5种实现方式
数据存储在数据库中,为了加快业务访问的速度,我们将数据库中的一些数据放在缓存中,那么问题来了,如何确保db和缓存中数据的一致性呢?我们列出了5种方法,大家都了解一下,然后根据业务自己选择。
方案1
获取缓存逻辑
使用过定时器,定时刷新redis中的缓存。
db更新数据逻辑
更新数据不用考虑缓存中的数据,直接更新数据就可以了
存在的问题
缓存中数据和db中数据一致性可能没有那么及时,不过最终在某个时间点,数据是一致的。
方案2
获取缓存逻辑
c1:根据key在redis中获取对应的value
c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤
c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value
更新db逻辑
u1:开始db事务
u2:更新数据
u3:提交db事务
u4:删除redis中当前数据的缓存
存在的问题
- 上面u3成功,u4失败,会导致db数据更新成功,缓存删除失败,结果:db和缓存数据不一致
- 如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力
方案3
获取缓存逻辑
c1:根据key在redis中获取对应的value
c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤
c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value
更新db逻辑
u1:删除redis中当前数据的缓存
u2:开始db事务
u3:更新数据
u4:提交db事务
存在的问题
- 更新数据的线程执行u1成功之后,u2还未执行时,此时获取缓存的线程刚好执行了c1到c3的逻辑,此时会将旧的数据放入redis,结果:db和缓存数据不一致
- 同样存在方案2中说到的问题:如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力
方案4
对方案2做改进,确保db更新成功之后,删除缓存操作一定会执行,我们可以通过可靠消息来实现,可靠消息可以确保更新db操作和删除redis中缓存最终要么都成功要么都失败,依靠的是最终一致性来实现的。
改进之后过程如下。
获取缓存逻辑
c1:根据key在redis中获取对应的value
c2:如果value存在,直接返回value;若value不存在,继续下面步骤
c3:从数据库获取值,赋值给value,然后将key->value放入redis,返回value
更新db逻辑
u1:开始db事务
u2:更新数据
u3:投递删除redis缓存的消息
u4:提交db事务
消息消费者-清理redis缓存的消费者
接受到清理redis缓存的消息之后,将redis中对应的缓存清除。
存在的问题
- 更新db和清理redis中的缓存之间存在一定的时间延迟,这段时间内,redis缓存的数据是旧的,也就是说这段时间内db和缓存数据是不一致的,但是最终会一致,这个不一致的时间可能比较小(这个需要看消息消费的效率了)
- 同样存在方案2中说到的问题:如果同时有很多线程到达c2发现缓存不存在,同时请求c3访问db,会对db造成很大的压力
关于可靠消息的,可以看
方式5
我们先了解一些知识。
redis中几个方法
get(key)
获取key的值,如果存在,则返回;如果不存在,则返回nil
setnx(key,value)
setnx的含义就是SET if Not Exists,该方法是原子的,如果key不存在,则设置当前key成功,返回1;如果当前key已经存在,则设置当前key失败,返回0
del(key)
将key对应的值从redis中删除
数据库相关知识
select v from t where t.key = #key# for update;
update t set v = #v# where t.key = #key#;
上面两个sql会相互阻塞,直到其中一个提交之后,另外一个才可以继续执行。
下面我们就通过上面的知识来实现db和缓存强一致性。
更新数据逻辑
1.打开db事务
2.update t set v = #v# where t.key = #key#;
3.根据key删除redis中的缓存:RedisUti.del(key);
4.提交db事务
获取缓存逻辑
/*公众号:路人甲Java * 工作10年的前阿里P7分享Java、算法、数据库方面的技术干货! * 坚信用技术改变命运,让家人过上更体面的生活。*/ public class CacheUtil { //根据key获取缓存中对应的value public static String getCache(String key) throws InterruptedException { String value = RedisUtils.get(key); if (value != null) { return value; } //过期时间为当前时间+5秒 String expireTimeKey = key + "ExpireTime"; long expireTimeValue = System.currentTimeMillis() + 5000; //setnx是原子操作,所以只有一个会成功 int setnx = RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + ""); if (setnx == 0) { expireTimeValue = Long.valueOf(RedisUtils.get(expireTimeKey)); //如果expireTimeValue小于当前时间,说明expireTimeKey过期了,将其删除 if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue) { //将expireTimeKey对应的删除 RedisUtils.del(expireTimeKey); } else { //休眠1秒继续获取 TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } //重试 return getCache(key); } else { //1. 开启db事务 start transaction; //2. 执行select v from t where t.key = #key# for update; 将v的值赋值给value select v from t where t.key = #key# for update; RedisUtils.set(key, value); //3.提交db事务 commit transaction; } return value; } //redis工具类,内部方法为伪代码 public static class RedisUtils { //根据key获取value public static String get(String key) { return null; } //设置key对应的value public static void set(String key, String value) { } //删除redis中一个key对应的值 public static void del(String key) { } //setnx的含义就是SET if Not Exists,该方法是原子的,如果key不存在, //则设置当前key成功,返回1;如果当前key已经存在,则设置当前key失败,返回0 public static int setnx(String key, String value) { return 1; } } }
这种方式可以确保db和redis中缓存同一时间强一致。
expireTimeKey为了防止某些线线程执行
RedisUtils.setnx(expireTimeKey, expireTimeValue + "");
返回1,表示setnx成功了,然后执行下一行代码的时候系统后挂了,会导致将db数据加载到redis中失败,代码:if (System.currentTimeMillis() > expireTimeValue)
是给其他线程机会,可以获取这个过期时间,发现过期之后直接删掉,这样其他线程才有机会将db数据load到redis中。